
IA e o futuro do profissional de marketing de varejo
Como a IA transforma estratégias e processos, impulsionando a adoção do Positionless Marketing
Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Conhecer os seus clientes é fundamental para um marketing eficaz — todos concordamos com isso. E uma das formas mais comuns de atrair novos clientes e reter os antigos é oferecer descontos. Depois de conhecer melhor cada tipo de segmento de clientes, fica mais fácil escolher o valor ideal do desconto. Mas a questão é: que desconto oferecer e como isso afetará o valor da vida útil (LTV) dos seus clientes? Diferentes níveis de descontos influenciarão não apenas o LTV do cliente diretamente, mas também padrões específicos de comportamento do cliente. Ao identificar o nível ideal de desconto, pode abordar esses dois aspetos, que acabam por se entrelaçar, para obter o resultado ideal.
O primeiro passo para identificar o efeito dos descontos é examinar os dados históricos dos seus clientes. Ao agrupar os clientes com base na sua afinidade com descontos, pode ver como eles reagem a diferentes níveis de descontos e que comportamento cada faixa cultiva. Embora possa dividir os seus clientes em muitos segmentos granulares com base na sua afinidade com descontos, na maioria dos casos, dividi-los nestes três níveis funcionará:
A minha empresa, Optimove, analisou a probabilidade de um novo cliente fazer uma encomenda adicional com base no desconto reclamado na sua primeira encomenda. Os resultados mostraram que a possibilidade de um cliente recém-adquirido fazer encomendas subsequentes e desenvolver fidelidade à marca é significativamente maior quando o desconto solicitado na primeira oferta está entre 5% e 20%.
A mesma pesquisa mostrou pouca ou nenhuma diferença entre oferecer um desconto de 10% ou 20% na probabilidade do cliente comprar novamente e o seu valor médio futuro. Embora oferecer descontos elevados possa aumentar o número de encomendas geradas, isso normalmente reduz o valor médio das encomendas. Contrariamente ao que se poderia esperar, também tende a reduzir o LTV do cliente.

Ao examinar mais detalhadamente o valor médio futuro dos clientes com base na sua afinidade com descontos, pode-se observar que oferecer um desconto médio pode aumentar o valor médio futuro de um cliente em 20% a 25%, em comparação com oferecer descontos elevados ou nenhum desconto. Além disso, o valor futuro médio dos clientes que não recebem descontos e dos que recebem descontos elevados é quase idêntico. Então, os descontos elevados são mesmo necessários ou desejáveis? Provavelmente não. Um retalhista dividiu os seus clientes com base na seguinte gama de descontos:
O gráfico abaixo demonstra o valor futuro médio e o LTV dos clientes com base na sua afinidade com descontos:

Embora tenhamos visto que oferecer descontos elevados ou nenhum desconto não é ideal para o LTV do cliente, existem maneiras de os profissionais de marketing utilizarem esses dados em seus esforços de marketing:
A nossa pesquisa mostrou que a probabilidade de fazer encomendas adicionais aumenta com cada encomenda subsequente. Ao reduzir gradualmente os descontos, incentiva o cliente a fazer outras compras, ao mesmo tempo que o educa lentamente para comprar com níveis de desconto ótimos.

Como em muitos outros aspetos da vida, menos é mais. Para criar reconhecimento e fidelidade à marca, deve ser seletivo com os descontos que oferece, para garantir que está a incentivar comportamentos positivos dos clientes em relação à marca. A nossa pesquisa identificou que o valor ideal do desconto é de 5% a 10%, portanto, manter-se nessa faixa sempre que possível provavelmente será mais benéfico para a sua marca. Além disso, é essencial perceber que, embora oferecer descontos elevados e preços mais baixos possa trazer um influxo de clientes, eles não serão necessariamente os clientes nos quais você deseja investir. Como visto, impulsionar um alto LTV do cliente requer, contraintuitivamente, incentivos moderados.
Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Neste relatório exclusivo da Forrester, saiba como os profissionais de marketing globais utilizam IA e Positionless Marketing para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a relevância.


Pini cofundou a Optimove em 2012 e lidera a empresa como CEO desde a sua criação. Com duas décadas de experiência em marketing de clientes orientado por análises, consultoria empresarial e vendas, ele é a força motriz por trás da Optimove. A sua paixão por tecnologias inovadoras e capacitadoras é o que mantém a Optimove à frente da concorrência. Ele possui um mestrado em Engenharia Industrial e Gestão pela Universidade de Tel Aviv.


